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ポイント
Pythonコース【.pro】
プログラミング学習が義務教育でも取り入れられるようになり、ほぼすべての人が避けては通れない時代に突入してしまいました。
基本的にはローコードやノーコードテクノロジーが発達し、個人で隅々まで覚える必要はないとも言えますが、やはり自在に操れればまさに100人力とも言えます。
プログラミングがあなたのやりたい何かに合致した場合、是非100日でサクッと覚えてしまいましょう。
100日でざっくりと基礎を身に着けられるように構成しています。


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DataFrameからDataを取得

列の取得
昨日の続きから列を取得してみます。
注意
pandasで昨日の続きから始める場合は、必ずpandasのimportから始めてください。
昨日の続きが出てきた場合にいきなり
df["Taro"]
を呼び出してもエラーとなります。
先頭に行き、順番にシフト+エンターで実行していけばOKです。
[type]でデータ型を取得

type(df["Taro"])
データフレームとして列を取得
次にデータフレームごと抜き出してみます。

df[["Taro"]]
データフレームとして抜き出せました。
type(df["Taro"])

DataFrameとして書き出されていることがわかります。
行を取得

df.loc["火曜日"]
で火曜日の行を取得できました。

.locで取得できるので、練習のためにも全行取得してみましょう。
行と列を指定して取得

df.loc["火曜日", "kotaro"]
これでばっちり取得できました。
[iloc]ナンバリングされた数字で取得する

一番最初は0に割り当てられることを忘れないようにしましょう。
Pythonのリストもナンバリングはすべて0から始まります。
df.iloc[:, 0]
今回のサンプルでいうと・・・
- Taro = 0
- Kotaro = 1
- Masako = 2
となります。
df.iloc[:, 2]
だとこのようにMasakoが取得できました。

まとめ
ここまででとりあえず欲しいデータを抜き取ることができました。
もう少し大きなDataFrameなども作成し、何度も練習を重ねていきましょう。